研究助理实习生

优缺点分析

角色解读

• 通过参与大模型Agent的全栈开发，积累AI应用落地与工程化经验
• 未来可向AI应用开发工程师、大模型算法工程师或全栈工程师方向发展
• 参与AI大模型问答Agent的开发与迭代，协助构建智能交互系统
• 负责知识库内容的日常更新与维护，确保Agent回答的准确性与时效性
• 根据内部业务需求，开发前端UI界面，优化Agent的用户体验与交互能力
• 扎实的前端开发基础，熟练掌握HTML5、CSS3和JavaScript，具备一定的UI设计能力
• 熟悉Python编程及科学计算生态，了解机器学习基础理论
• 具备大模型部署与优化的实操经验，并了解爬虫技术以辅助数据获取

申请策略

• 准备一份包含前端UI设计和AI Agent交互的综合性作品集或Demo，能极大增加面试机会
• 突出前端开发项目经验，展示HTML/CSS/JS及UI设计能力，最好有实际作品链接
• 强调Python编程及机器学习相关项目，特别是涉及大模型调用、部署或知识库的实践
• 展示爬虫工具开发经验或数据获取能力，体现解决复杂问题的动手能力
• 深入学习LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发框架，了解RAG（检索增强生成）技术
• 提升前端框架的使用熟练度，以便更高效地开发Agent交互界面

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出自己在其中的具体贡献和技术选型思考
• 对于架构设计问题，先明确需求与约束，再分层阐述（数据层、逻辑层、表现层），最后说明优化与扩展方案
• 请介绍一个你使用HTML/CSS/JS和Python结合开发的项目，遇到了哪些技术难点？
• 你对大模型的部署和优化有哪些实际操作经验？如何评估大模型的回答质量？
• 如果让你为一个内部知识库开发问答Agent，你会如何设计整体架构和数据流？
• 你平时是如何编写爬虫工具获取数据的？如何处理反爬机制？
• 复习前端基础及Python科学计算库，并准备1-2个完整的大模型应用Demo
• 了解小米目前的AI业务布局，思考该岗位如何与现有业务结合